Python语言作为一门高效可靠的编程语言，已经越来越受到开发者的青睐。在Python的应用领域中，数据处理和分析是其中的热门领域之一。对于数据分析任务来说，从表单到数据库是一个必经之路。本文就将从Python语言的角度，给大家详细讲解从表单到数据库的相关内容，帮助大家更好地理解Python在数据分析领域的应用。

1. 表单

在开始对数据进行处理和分析之前，首先需要获取数据。而获取数据的方式，最常见的就是通过表单来进行数据输入。Python语言提供了很多库和框架，可用于表单的处理，其中最常用的包括：Django、Flask等。下面就以Django框架为例，给大家简单介绍一下表单的处理方法。

Django框架可以帮助我们更快速地搭建一个Web应用程序，并提供一系列的组件，包括表单组件。如果我们要进行表单数据的处理，需要在Django框架中定义一个表单，例如：

“`Python

from django import forms

class ContactForm(forms.Form):

name = forms.CharField(max_length=255)

eml = forms.EmlField()

message = forms.CharField(widget=forms.Textarea)

“`

在定义完表单之后，需要将表单放置到HTML模板中，在模板中通过标记符号 （{{ }}）的方式将表单的视图呈现给用户，例如：

“`HTML

Contact Us

Contact Us

Use this form to get in touch with us.

{% csrf_token %}

{{ form.non_field_errors }}

{{ form.name.errors }}

Your name:

{{ form.name }}

{{ form.eml.errors }}

Your eml address:

{{ form.eml }}

{{ form.message.errors }}

Your message:

{{ form.message }}

“`

这样，当用户填写好表单之后，我们就可以通过Django框架的表单验证功能来验证数据的有效性，例如：

“`Python

from django.shortcuts import render

from .forms import ContactForm

def contact(request):

if request.method == ‘POST’:

form = ContactForm(request.POST)

if form.is_valid():

name = form.cleaned_data[‘name’]

eml = form.cleaned_data[’eml’]

message = form.cleaned_data[‘message’]

return render(request, ‘contact.html’, {‘form’: form, ‘message’: ‘Success!’})

else:

form = ContactForm()

return render(request, ‘contact.html’, {‘form’: form})

“`

2. 数据库

获取好表单数据之后，我们就需要将数据存储到数据库中。Python语言中，我们可以通过ORM框架来操作数据库，其中最常用的包括：Django ORM、SQLAlchemy等。下面就以Django ORM为例，给大家简单介绍一下如何使用Django ORM来操作数据库。

在Django框架中，我们可以通过定义模型类来映射数据库表。例如：

“`Python

from django.db import models

class Contact(models.Model):

name = models.CharField(max_length=255)

eml = models.EmlField()

message = models.TextField()

created = models.DateTimeField(auto_now_add=True)

“`

在定义模型类之后，我们需要通过Django的ORM框架来进行数据库操作。例如：

“`Python

from .models import Contact

def contact(request):

if request.method == ‘POST’:

form = ContactForm(request.POST)

if form.is_valid():

name = form.cleaned_data[‘name’]

eml = form.cleaned_data[’eml’]

message = form.cleaned_data[‘message’]

contact = Contact(name=name, eml=eml, message=message)

contact.save()

return render(request, ‘contact.html’, {‘form’: form, ‘message’: ‘Success!’})

else:

form = ContactForm()

return render(request, ‘contact.html’, {‘form’: form})

“`

这样，我们通过ORM框架就可以非常方便地将表单数据存储到数据库中。

3. 数据分析

获取好了数据并将数据存储到数据库中，接下来就是对数据进行分析处理的环节。Python语言提供了丰富的数据分析库，包括：NumPy、Pandas、Matplotlib等。下面我们就以Pandas库为例，给大家详细讲解一下如何使用Pandas库进行数据分析处理。

Pandas库是基于NumPy库的一个数据分析库，提供了两种常用的数据结构：Series和DataFrame。其中，Series是一种一维数组结构，而DataFrame则是一种二维数组结构。在进行数据分析处理之前，我们需要先连接数据库，获取到数据。例如：

“`Python

import pandas as pd

from django.db import connection

def get_contacts():

with connection.cursor() as cursor:

cursor.execute(“SELECT name, eml, message FROM contact”)

contacts = cursor.fetchall()

return pd.DataFrame(contacts, columns=[“name”, “eml”, “message”])

“`

通过Django的connection对象，我们可以轻松地连接到数据库中，然后通过SQL语句获取到表中的数据，最终将数据封装到一个DataFrame对象中。

获取到DataFrame对象之后，我们可以根据具体的需求，使用Pandas提供的丰富的方法来进行数据分析处理。例如，我们可以对数据进行聚合统计，例如：

“`Python

contacts = get_contacts()

count_by_name = contacts.groupby(“name”).size()

print(count_by_name)

“`

通过groupby方法，我们可以将数据按照name列进行分组，然后使用size方法可以计算每个组的元素个数，最终得到每个name对应的联系人数量。

还可以根据日期将数据按月份、季度甚至年份进行统计、分组和聚合：

“`Python

contacts.set_index(“created”, inplace=True)

contacts[“duplicated”] = contacts.duplicated(“eml”)

by_year = contacts.groupby(pd.Grouper(freq=”Y”)).size()

by_quarter = contacts.groupby(pd.Grouper(freq=”Q”)).size()

“`

通过以上代码，我们将日期列作为DataFrame的索引，然后计算Eml的重复出现情况，最后根据年份和季度分别进行统计和聚合。

通过学习本章节的内容，我们可以发现从表单到数据库再到数据分析处理这个过程，Python语言都为我们提供了非常多的便利。数据分析处理本身是个非常繁琐长时间的工作，因此使用Python语言，可以大大解放我们的生产力，帮助我们更加高效地进行数据分析处理。

相关问题拓展阅读：

• 怎么用python实现一个页面的开发？

怎么用python实现一个页面的开发？

用Python实现页面的开发，通常需要用到Web框架，比较常用的Web框架包括Django和Flask。具体步骤如下：1. 安装Web框架，比如Django或Flask。2. 创建新的Web应用程序，按照Web框架的文档侍唯进行操作。3. 编写Web页面的代码，使用HTML、CSS和JavaScript等前端技术，将所需元素放置在页面中。4. 在Web框架中创建路由，配置URL和视图函数之间的映射关系。5. 在视图函数中，使用Python代码根据需要查询数据库猛拆、计算数据或处理表单和其他输入数据，并以ON格式返回枝谈枣信息给前端。6. 在前端代码中，使用Ajax等技术向后端发送请求，获得后端提供的数据。7. 将返回的数据显示在Web页面中，完成页面的开发。最后，将应用程序部署到服务器上，供用户访问即可。

去年春节期间，没事报了一个pythonweb开发的网络课程，根据自己的学习情况来回答一下。

一个页面的开发，应该是分前端和后端的。

关于后端

在python中有两个最常见的开发框架：Django，flask。

Django大而全，什么功能模块都已经封装好了，调用即可；flask小而精，没有很高的封装，但是有许多功能模块，需要我们自己去集成。

当初学习的那个网络课程是用flask框架来做的，上手很简单：

当初学习的时候能写一个小的网站，本来想转行做python后端开发的，但是后来还是接着做数据挖掘了橘旅腊，许久不用，倒是有点生疏了。总得来说，有几大模块：

路由

route()装饰器把一个函数绑定到对应的URL上，Flask的URL规则基圆滑于Werkzeug的路由模块。这个模块背后的思想是基于Apache以及更早的HTTP服务器主张的先例，保证优雅且唯一的URL。

模板渲染Jinja2

用Python生成HTML十分无趣，而且相当繁琐，因为你必须手动对HTML做转义来保证应用的安镇液全。为此，Flask配备了Jinja2模板引擎。当然你也可以使用其他的模板引擎，但是建议你还是使用jinja2模板

请求对象request

你可以使用全局request对象访问进入的请求数据。Flask处理进入的请求数据并允许你用这个全局对象访问它。如果你工作在多线程环境，Flask内部保证你总会在当前线程上获取正确的数据。

数据库交互-Flask-SQLAlchemy

通过sqlalchemy对数据库增删改查，使用的是orm模式，不需要写SQL语句。

在数据库中，一个表就是一个python类，一个类的实例就是表中的行。

在开发过程中，会用到一些python的高级应用：

装饰器：在权限验证的时候很需要用到

模块的导入：防止循环导入

图像处理：验证码生成

property使用：密码加密时使用

关于前端

如果对前端不熟，想做一个小网站练练手，推荐你使用Bootstrap

里面有各种的CSS样式，各种组件，插件，还有一些网站实例供你参考，对前端HTML,CSS不是很熟悉的，可以通过这略微修改快速搭建一个前端页面。

后记：

将来的数据挖掘工作者可能也需要懂网站后端开发，因为以后建模不会一直都是在单机中，可能会集成到网站中，实时数据流入模型，结果展示在网站上。

关于python表单数据库的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。

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新闻标题：Python从表单到数据库分析指南(python表单数据库)
URL网址：http://www.mswzjz.cn/qtweb/news29/414179.html

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